無(wú)人艇視覺(jué)系統(tǒng)目標(biāo)圖像特征提取與識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、水面無(wú)人艇是近來(lái)新興的海上作業(yè)平臺(tái),根據(jù)人為設(shè)定程序可完成自主探測(cè)目標(biāo)、避障、搜救等任務(wù),其中無(wú)人艇自主目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別是任務(wù)完成的關(guān)鍵技術(shù)。相對(duì)遠(yuǎn)距離雷達(dá)、紅外目標(biāo)探測(cè),新增的視覺(jué)系統(tǒng)是近距離目標(biāo)獲取與處理的主要設(shè)備系統(tǒng),然而目前國(guó)內(nèi)存在的針對(duì)無(wú)人艇視覺(jué)系統(tǒng)的目標(biāo)圖像識(shí)別處理技術(shù)尚不成熟。本文根據(jù)水面目標(biāo)圖像的常見(jiàn)特點(diǎn)以及目標(biāo)識(shí)別處理實(shí)時(shí)性的需求,研究了一套針對(duì)無(wú)人艇視覺(jué)系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別處理技術(shù),并且完成了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證。
　　

2、論文以無(wú)人艇水面目標(biāo)為研究對(duì)象,以目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)特征分析、目標(biāo)識(shí)別為研究主線,分別對(duì)圖像分割算法、特征提取方法與目標(biāo)圖像識(shí)別技術(shù)展開(kāi)深入研究:
　　首先,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)以及實(shí)際遙控艇獲取數(shù)據(jù)建立了水面目標(biāo)圖像庫(kù),主要包括:根據(jù)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)建立的不同類3D船型,及3D船型在0至360度范圍旋轉(zhuǎn)的姿態(tài)呈現(xiàn);在不同視角下實(shí)拍的水面遙控艇圖像;不同視角下海上礁石與島嶼圖像。
　　其次,考慮到實(shí)際視覺(jué)系統(tǒng)采集水面目標(biāo)時(shí)海天背景的復(fù)雜

3、性以及目標(biāo)圖像的深度變化,傳統(tǒng)的圖像閾值分割算法已滿足不了目標(biāo)的完整檢測(cè),本文提出采用Mean-Shift分割算法實(shí)現(xiàn)對(duì)水面目標(biāo)的檢測(cè),并且在該算法的基礎(chǔ)上建立了自適應(yīng)Mean-Shift分割技術(shù),實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了水面目標(biāo)的較完整分割,并保證了無(wú)人艇視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的實(shí)時(shí)性處理需求。
　　再次,以水上船舶為主,礁石、島嶼為輔,分別從表面紋理與形狀、輪廓方面分析水面目標(biāo)的特征,實(shí)現(xiàn)了水面目標(biāo)的紋理特征與形狀的輪廓、幾何特征、hu不變矩、仿射

4、不變矩特征提取,其中針對(duì)船舶目標(biāo),當(dāng)其在平面外旋轉(zhuǎn)時(shí)有些特征并不具備不變性,由此本文豐富擴(kuò)展了其在不同視角下的特征提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示根據(jù)本文闡述的特征提取方法計(jì)算,不同類型目標(biāo)的特征具有較好的可分性,適合用作目標(biāo)識(shí)別的參考特征數(shù)據(jù)。
　　最后,根據(jù)特征提取技術(shù)建立一個(gè)較為完備的水面目標(biāo)特征庫(kù),并作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的輸入樣本庫(kù);分析BP算法運(yùn)行常見(jiàn)問(wèn)題,采用主分量分析優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本庫(kù);應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別,抽取船舶與非船舶目標(biāo)紋